//package com.hexing.forecast.LSTM;
//
//import org.datavec.api.records.reader.impl.CSVRecordReader;
//import org.datavec.api.split.FileSplit;
//import org.deeplearning4j.nn.modelimport.keras.KerasModelImport;
//import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
//import org.deeplearning4j.preprocessing.StandardScaler;
//import org.deeplearning4j.util.ModelSerializer;
//import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
//import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.Normalizer;
//import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.StandardizationScaler;
//import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
//import org.slf4j.Logger;
//import org.slf4j.LoggerFactory;
//
//import java.io.File;
//import java.util.ArrayList;
//import java.util.List;
//
//public class LSTM负荷预测短期数据demo {
//    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LSTM负荷预测短期数据demo.class);
//    private static String modelFilePath = "path/to/your/model/file"; // 模型文件路径
//    private static String dataFilePath = "path/to/your/data/file"; // 数据文件路径
//    private static int timeStep = 3; // 时间步长
//    private static int predictTimeStep = 1; // 预测时间步长
//    private static MultiLayerNetwork model; // LSTM模型
//
//    public static void main(String[] args) throws Exception {
//        // 加载数据文件
//        CSVRecordReader reader = new CSVRecordReader(0); // 以逗号分隔的数据文件
//        reader.initialize(new FileSplit(new File(dataFilePath)));
//        List<String[]> dataList = new ArrayList<>();
//        while (reader.hasNext()) {
//            dataList.add(reader.next());
//        }
//        INDArray data = Nd4j.create(dataList); // 将数据转换为INDArray格式
//        // 标准化数据（去均值、除方差）
//        StandardScaler scaler = new StandardScaler(); // 标准化的平均值为0，方差为1
//        scaler.fit(data); // 计算均值和方差
//        Normalizer normalizer = new Normalizer(scaler); // 标准化数据预处理器
//        data = normalizer.transform(data); // 标准化数据
//        // 将数据转换为3D张量格式（[样本数, 时间步长, 特征数]）
//        int[] shape = new int[]{dataList.size(), timeStep, data.shape()[1]}; // [样本数, 时间步长, 特征数]
//        INDArray data3d = Nd4j.create(shape, data); // 将数据转换为3D张量格式
//        // 加载模型文件并预测未来时间步长的负荷值
//        model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork(modelFilePath); // 从文件加载模型文件
//        INDArray predictData = data3d; // 输入预测数据到模型中（最后一层输出）
//    }
//
//    public static void main1(String[] args) throws Exception {
//        // 加载数据文件
//        CSVRecordReader reader = new CSVRecordReader(0); // 以逗号分隔的数据文件
//        reader.initialize(new FileSplit(new File(dataFilePath)));
//        List<String[]> dataList = new ArrayList<>();
//        while (reader.hasNext()) {
//            dataList.add(reader.next());
//        }
//        INDArray data = Nd4j.create(dataList); // 将数据转换为INDArray格式
//        // 标准化数据（去均值、除方差）
//        StandardScaler scaler = new StandardScaler(); // 标准化的平均值为0，方差为1
//        scaler.fit(data); // 计算均值和方差
//        Normalizer normalizer = new Normalizer(scaler); // 标准化数据预处理器
//        data = normalizer.transform(data); // 标准化数据
//        // 将数据转换为3D张量格式（[样本数, 时间步长, 特征数]）
//        int[] shape = new int[]{dataList.size(), timeStep, data.shape()[1]}; // [样本数, 时间步长, 特征数]
//        INDArray data3d = Nd4j.create(shape, data); // 将数据转换为3D张量格式
//        // 加载模型文件并预测未来时间步长的负荷值
//        model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork(modelFilePath); // 从文件加载模型文件
//        INDArray predictData = data3d; // 输入预测数据到模型中（最后一层输出）
//        INDArray predictResult = model.output(predictData); // 使用模型进行预测，得到输出结果（一个1D张量）
//        // 将预测结果转换回原始数据格式并进行后处理，如反标准化等
//        // ...
//        // 打印预测结果或进行其他后续操作
//    }
//}